臺風越來越頻繁出現在我們生活中，慢慢成為習以為常的氣候現象。畢竟身處內地，大多數人對臺風的印象和感覺依然遙遠。然而，臺風災害卻是實實在在的，同樣也是全球性問題。臺風（颶風）預測成為各國氣象學家的重要課題（颶風和臺風沒有區別，只是發生地點不同，叫法不同）。
美國太平洋西北國家實驗室(PNNL)的研究人員正在使用人工智能技術，而不是最廣泛使用的現有颶風模型，以更好地預測颶風強度，為受影響的居民提供更準確信息，以應對強風暴。
因為颶風預測對研究人員來說仍然是一項挑戰，他們忙于準確預測熱帶氣旋的形成及其軌跡和強度，以保護在其路徑上的人們。糟糕的是，2021年的大西洋颶風季節已經產生了20個風暴，幾乎是1991年以來觀察到的平均水平的兩倍，而且這個季節還要兩個月才結束。
這項長達17頁的研究名為“熱帶氣旋強度預報的深度學習實驗”，于7月發表在美國氣象學會雜志《天氣與預報》上，由一組研究人員進行，其中包括太平洋西北國家實驗室海洋與海岸實驗室的徐文偉（Wenwei Xu音譯）。
徐在接受Datanami采訪時說：“多年來，熱帶氣旋的路徑預測進展非常迅速，因此準確性也提高了很多。然而，強度預測仍然是一個受到影響的領域。”
強度預測遇到不少問題：即使你知道有暴風雨，但可能沒有準備充分，除非知道它有多強！最危險的颶風往往是那些強度迅速提升，又沒有為居民提供撤離安全警告的。就在今年8月，颶風“艾達”在不到24小時內從1級風暴升級為近5級風暴。
“有很多颶風預報失敗的例子。”該研究的另一位合作者、太平洋西北國家實驗室的地球科學家卡蒂克·巴拉古魯在接受采訪時說。“如果你告訴所有人風暴將是2級，但突然它變成了4級，這就是一個大問題。”
徐和他的六名同事創建了一個基于深度學習的多層感知器模型來預測熱帶氣旋的強度。該團隊使用來自全球颶風強度統計預測計劃(SHIPS-StatisticalHurricane Intensity Prediction Scheme)的預測器來訓練這個模型，目的是利用風速、空氣溫度和水溫等變量來預測大西洋盆地熱帶氣旋的變化。給定這些輸入，多層感知器將尋求建立和給定輸出(熱帶氣旋強度)的關系。
為了測試模型，研究人員采用了一種“間隔“技術，從2010年到2018年，每隔一年從訓練中抽取一次，然后在那一年測試部分盲模型。他們將結果與一系列其他模型進行了對比，包括美國國家颶風中心的官方預測模型和SHIPS模型本身。結果是成績比對手高出9%到20%。2019年和2020年的額外測試也得出了類似的結果，顯示準確率提高了5%至22%。
“即使只有5%的改善也是一大進步。” 巴拉古魯說，但該模型的影響還不止于此。由于其易于適應和訓練后的計算負載很輕(研究人員說，訓練后的模型可以在商業筆記本電腦上運行)，新模型也非常適合測試在颶風將如何發展。”如果你知道今天的海洋和大氣狀況，也知道風暴的狀況，你能預測24到48小時后的情況嗎？30年后，當全球變暖加劇，我們的氣候發生變化時，情況會如何呢?這是一個不同的問題，一組不同的問題，我們的模型可以解決它們。”
“我在中國的長江下游長大。”徐說。“我清晰地記得因為臺風,不得不撤離學校，還擔心校車會被臺風掀翻……現在的工作能夠研究并預防自然災害，感覺太酷了……深度學習在熱帶氣旋等領域非常有用。”
